Grafik 4.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Scatterplot Dependent Variable: YIT
Regression Standardized Predicted Value
5 4
3 2
1 -1
Regression Standardized Residual
4 3
2 1
-1 -2
-3
4.2.2.2 Multikolinearitas
Menurut Ghozali 2001, uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar
variabel bebas independen. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya
tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dapat dilihat
dari nilai tolerance value dan variance inflation factor VIF. Jika nilai
tolerance value diatas 0,1 dan nilai VIF adalah di bawah 10 maka dianggap tidak terkena Multikolineritas. Dari hasil pengujian lihat
tabel 4.4 menunjukkan bahwa tidak terdapat data dengan nilai tolerance value di bawah 0,1 dan nilai VIF di atas 10 dengan demikian
tidak terjadi multikolinearitas.
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Collinearity Statistics
Tolerance VIF
AKOp
0.202 4.955
AKIn
0.265 3.770
AKDa
0.103 9.739
Sumber: Lampiran 3.5
4.2.2.3 Autokorelasi
Menurut Ghozali 2001, uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara
kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t- 1 sebelumnya. Untuk mendeteksi adanya gejala autokorelasi dapat
dilakukan dengan uji Durbin-Watson. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem autokorelasi. Model regresi yang baik
adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Jika nilai Durbin-Watson mendekati 2 maka tidak terjadi autokorelasi, namun jika nilainya 0 atau
4 maka terjadi autokorelasi. Hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel 4.5 di bawah ini.
Tabel 4.5 Hasil Durbin-Watson
Model R Square Adjusted R Square Durbin-Watson
1 0.785 0.762
2.020
Sumber: Lampiran 3.6
Berdasarkan tabel di atas diperoleh nilai Durbin-Watson sebesar 2.020. Nilai ini akan dibandingkan dengan DW tabel dengan jumlah
sample 32 perusahaan, jumlah variabel bebas 3 dan tingkat kepercayaan 5 di dapat nilai batas bawah dl = 1,46 dan batas atas du = 1,63.
Oleh karena nilai DW 2.020 berada di antara batas atas du = 1,63 dan 4-du = 2,37, dari pengujian dengan menggunakan Durbin-Watson
menunjukkan bahwa nilai Durbin-Watson mendekati angka 2, maka dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi.
Berdasarkan uji asumsi klasik di atas, dapat disimpulkan bahwa semua data yang digunakan dalam penelitian memenuhi semua asumsi
klasik, sehingga model regresi yang digunakan layak untuk volume perdagangan saham berdasarkan masukan variabel bebas.
4.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Menurut Sugiyono 2005, alat ini digunakan untuk mengetahui apakah satu variabel dipengaruhi oleh variabel lain, di mana variabel
tersebut lebih dari satu.
